[Q&A] epochs의 기준을 몇으로 잡아야 하나요?

epochs의 기준을 몇으로 잡아야 하나요? 

---

 

# epochs 기준

ML을 돌리는 데 있어서 batch size와 epochs를 몇으로 잡아야 하는지 고민이 되는 경우가 종종 있다.

거두절미하고 epochs에 대한 일관된 하나의 답변은 존재하지 않는다.

한마디로 프로젝트 상황에 따라서 적합한 epochs 수가 다르다는 것이다.

그렇기에 optimal한 결과를 산출하기 위해서 underfit과 overfit 결과를 모두 겪기도 한다.

물론 바로 원하는 결과가 산출되었으면 좋겠지만 원하는 결과가 바로 산출되지 않는 것이 데이터 사이언스 프로젝트이다.

또한 원하는 optimal 값이 산출되더라도 다른 epochs 수를 통해 비교 분석을 해보는 것이 좋기 때문에 결과적으로 여러 번 ML 학습을 돌릴 수밖에 없다는 것이다.

이때 기준 값을 잡는 필자의 epochs는 일반적으로 11과 25이다.

11과 25통해서 epochs 값을 비교하여 optimal 결괏값을 산출해낸다.

optimal 결과값 산출 목적이 아닌 testing을 위해서 epochs 값을 설정한다면 3으로 설정해서 산출된 결과를 살펴보기도 한다.

물론 상황에 따라서는 epochs가 790까지 잡고 ML을 돌리기도 한다.

---